Metode principal component analysis (PCA) menjadi salah satu teknik analisis yang terdapat pada bidang statistika. Tidak hanya itu metode PCA juga terdapat dalam teknik analisis data science. Penerapan metode PCA sangat luas, hampir seluruh industri menerapkannya.
Pengertian Metode Principal Component Analysis (PCA)
Metode PCA ialah sebuah teknik analisis statistik multivariat yang termasuk populer pada saat ini. PCA juga merupakan bagian dari metode reduksi dimensi pada machine learning. Nantinya dalam metode ini akan memilih variabel-variabel yang bisa menjelaskan tentang sebagian besar variabilitas data. Metode PCA meminimalisir dimensi dengan cara embangun variabel baru yaitu Principal Components yang terdiri dari kombinasi linear variabel-variabel lama.
Cara penghitungan varian dan Principal Components bisa menggunakan konsep nilai eigen dan vektor eigen dari ilmu aljabar linier. Menggunakan PCA ini bisa meringkas informasi yang tercantum pada tabel data besar. Sehingga nantinya informasi tersebut menjadi beberapa kumpulan indeks yang lebih kecil.
Metode PCA memudahkan tahap visualisasi dan analisis data untuk menghasilkan kesimpulan. Melalui metode ini proses peringkasan informasi dari data besar akan menghabiskan waktu yang lebih singkat. Dengan menggunakan PCA yang tepat maka akan menghasilkan ringkasan yang lebih kecil secara pasti.
Manfaat Metode PCA dalam Analisis Data
PCA menjadi metode reduksi yang populer sehingga banyak orang telah menggunakannya. Tidak hanya kecepatan dalam proses analisis saja, tetapi metode PCA juga memiliki manfaat lain dalam proses analisis data. Berikut ini merupakan beberapa manfaat PCA dalam melakukan analisis data:
- Mempercepat proses komputasi.
- Mereduksi jumlah variabel yang akan masuk pada model.
- Jumlah variabel lebih sedikit sehingga model lebih sederhana.
- Mengatasi multikolinearitas, pada metode parametrik menjadi asumsi yang harus dipenuhi.
Penggunaan Tepat Metode PCA
Terdapat waktu tepat untuk menggunakan metode PCA dalam menganalisis data. Ketika harus mengurangi jumlah variabel dan tidak tahu mana yang harus Anda kurangi dalam proses analisis, maka bisa menggunakan metode PCA. Metode analisis ini juga bisa Anda gunakan dalam menguji apakah variabel yang sedang diteliti saling bergantung atau tidak terikat sama sekali. Tetapi, sebaiknya menghindari penggunaan PCA apabila memerlukan penafsiran variabel independen yang jelas.
Principal component analysis (PCA) merupakan metode analisis data untuk meringkas informasi yang populer. Telah banyak pihak menggunakan metode analisis data ini karena kemudahan dalam menerapkannya.
Baca Juga
Particle Swarm Optimization MATLAB Bantu Pengambilan Keputusan